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- abc
- 요구사항
- 주제
- 엔티티
- 개념 모델링 절차
- 업무 영역으로부터 요구사항을 형상화하여 개념 도출(=주제 도출)
- 개념을 구체화하여 엔티티 식별
- 엔티티 도출: 최하위 데이터 주제영역 내 핵심 엔티티를 도출하고, 엔티티 간 관계를 식별
1. 주제영역
- 데이터를 일관된 기준을 가지고 최상위 단계(가장 큰 영역)에서 분류한 데이터 집합
- 예 : 국방, 국회, 농림, 보건, 환경, 해양수산
- 주제를 선정하는 기준
- 업무관점
- 시스템 관점
- 데이터 관리
- 데이터 설계
2. 주제영역도출
- 업무 용어, 업무지침서의 목차, 기업의 조직 및 팀 구성의 자료, 현행 시스템의 주제영역이나 테이블을 참고하여 파악
- 예: 인터넷 뱅킹이란 최상위카테고리가 있을 때 주제 영역 도출 : 개인, 기업, 상품, 예금, ISA
3. 주제영역분류(=grouping 어떻게 할지)
- 5w 1h
- attribute만 그룹핑한다고 생각했는데 주제도 그룹핑을 한다.
- 주제를 그룹핑하면서 중복되는 부분들을 통합하려는 의도
4. 주제 영역정의
- 주제 영역 분류시, 어떻게 접근하는게 맞는 것일까? 데이터만 고집하느 것도 방법은 아닌 것 같다. 데이터 주제영역을 정의하는 목적이 무엇일까?
5. 주제영역을 정의할 때 어려운 점
- 개념 부족
- 의견 차이
- 확신 부족
- 오너십
6. 핵심 엔티티 식별
- 예시 예금 - 입금, 출금, 고객, 계좌, 이체(핵심 엔티티)
- 핵심 엔티티를 얼마나 도출해야 하는지 어느 레벨까지 상세화해야하는지 정해진 것은 없다.
- 전반적인 데이터 구조와 관계를 파악할 수 잇을 만큼 식별하는 것이 좋다.
- 퇴직연금이라는 상위 주제에 제도, 고객, 상품, 계약 등 하위 주제들이 존재 -> 하위 주제 내부에엔티티가 존재 사업장, 개인 , 금융기관
7. 식별자 및 속성 정의
- 속성은 모두 도출해야 하는 것은 아니지만 식별자 및 주요 속성은 가급적 식별하여 데이터 집합을 명확히 하고, 이해 당사자와 의사소통 시 문제가 없도록 하는 것이 좋다
- 주제영역을 정의하고 상업영역의 골격이 되는 핵심 엔티티를 도출
- 가급적 개념 모델링을 수행하는 것이 좋다.
- 주제영역만이라도 분류하여 정의하면 좋을 것